Introducción: La depresión en pacientes con enfermedad renal crónica en hemodiálisis representa un gran problema de salud que se asocia a la mortalidad. Con el apoyo de las técnicas de la inteligencia artificial podría anticiparse la predicción de factores pronósticos.

Objetivo: Determinar el riesgo de mortalidad de pacientes con depresión en hemodiálisis mediante el uso de técnicas de la inteligencia artificial. 

Métodos: Se realizó un estudio analítico de cohorte retrospectivo en 62 pacientes con depresión en hemodiálisis desde junio de 2021 a marzo de 2022. Se dividió el estudio en dos grupos, vivos y fallecidos. Se realizó el análisis de regresión de Cox para estimar los factores pronósticos de mortalidad. Posteriormente se representó la función de supervivencia mediante el método Kaplan-Meier. Finalmente se diseñó una red neuronal multicapa y se evaluó su capacidad discriminatoria mediante el área bajo la curva ROC.

Resultados: La edad mayor de 67 años, los años de evolución en hemodiálisis, depresión moderada/severa, depresión previa al tratamiento dialítico, PHQ-9 > 7 y HAMD  > 25 fueron variables con significación estadística según regresión de Cox. La mediana de supervivencia fue de 178,000±25,685 días. La red neuronal artificial mostró buen poder discriminatorio índice C: ,880 (IC 95%: 0,797-0,985; p<0,001).

Conclusiones: El modelo de regresión logística y la red neuronal artificial propuesta revelaron indicadores estadísticos favorables. Las técnicas de la inteligencia artificial utilizadas fueron eficaces en la predicción de mortalidad de pacientes con depresión en hemodiálisis. Aun así, se necesita mayor evidencia científica en el ámbito clínico.